Lihat sumber Metode Time Series dalam Forecasting

Metode time series merupakan salah satu pendekatan paling populer dalam forecasting, terutama ketika data historis tersedia secara berurutan dalam periode waktu tertentu. Penggunaan metode ini sangat luas, mulai dari sektor [[keuangan]], pemasaran, hingga perencanaan produksi. Time series memungkinkan analis untuk mengidentifikasi pola, tren, serta musiman dalam data yang kemudian digunakan untuk memperkirakan nilai di masa depan.

== Komponen Time Series ==
Data time series biasanya terdiri dari beberapa komponen utama, seperti trend, seasonal, cyclical, dan irregular. Masing-masing komponen memiliki peran penting dalam membentuk pola data yang diamati dan harus dipertimbangkan dalam proses forecasting.

== Jenis-jenis Model Time Series ==
Beberapa model yang umum digunakan dalam analisis time series adalah Moving Average, Exponential Smoothing, dan ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average). Pemilihan model tergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis.

== Kelebihan dan Kekurangan Metode Time Series ==
Kelebihan utama metode time series adalah kemampuannya untuk memanfaatkan pola historis yang sudah ada. Namun, metode ini kurang efektif jika terdapat perubahan mendadak atau faktor eksternal yang tidak tercermin dalam data historis.